RTX 5090 本地跑 Qwen 视觉模型，单条提示 26 分钟生成完整 3D 房间游戏
Beneficial-Ad-8127 · reddit · 2026-10-19
Reddit 用户 brenat（Beneficial-Ad-8127）在本地硬件上用 Qwen3.8-Flash-Next 125B-A6B（自转 NVFP4 量化、abliterated 版本）配合 DeepSeek harness（dsh），单条提示词复刻参考图生成第一人称 3D 房间小游戏，全程无需人工干预。
运行配置
- 硬件：RTX 5090 32GB + Ryzen 7 9800X3D + 192GB DDR5-5600
- 引擎：strata-nvfp4（Strata 的 fork），llama-swap 切换
- 权重：NVFP4（4.5-bit）专家 + Q80 dense，KV int8，262k 上下文
- 视觉：fp32 mmproj，编码器跑在 CPU 上
关键指标
- 纯 agent 工作时间 26m17s，单轮 103 步，输出 132,929 tokens
- 缓存命中率 98.0%（读取近 1200 万 tokens）
- 解码中位 121.4 t/s，prefill 均值 2,757 t/s
- 179 次工具调用 0 错误，0 次上下文压缩（峰值 194k）
作者特别强调模型视觉能力对准确还原细节的重要性，并附上了完整的提示词原文（要求逐像素分析 4 张参考图、可爱但写实的风格），欢迎社区对比不同 harness 的结果。
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